Aprendizagem Profunda Topológica

Aprendizagem Profunda Topológica (TDL) é um framework que estende a aprendizagem profunda para além de grafos, para domínios topológicos de ordem superior, como complexos simpliciais, complexos celulares e hipergrafos. Formalizada por Hajij et al. (2023), a TDL fornece uma linguagem matemática unificada para definir esquemas de passagem de mensagens entre células de diferentes ranks, permitindo que redes neurais modelem interações multi-vias que arestas de grafos par-a-par não conseguem capturar. É relevante para pesquisadores que trabalham com dados relacionais, geométricos ou biológicos que exibem dependências em nível de grupo.